Системы ИИ в производстве: как систематически распознавать и предотвращать галлюцинации

Модели языка — это не просто ошибочные программы — они с абсолютной уверенностью выдумывают факты. AI-агент может заверить, что создал набор данных, которых вообще не существует, или утверждать, что выполнил операции, которые никогда не происходили. Это фундаментальное различие между ошибкой и конфабуляцией определяет, как команды по производству обеспечивают надежность своих систем ИИ. Дмитро Кияшко, специалист по валидации интеллектуальных систем, посвятил себя важному вопросу: как систематически доказать, что модель искажает правду?

Почему традиционные методы обнаружения ошибок в ИИ терпят неудачу

Традиционное программное обеспечение показывает ошибочные состояния. Поврежденная функция вызывает исключение. Неправильно настроенный интерфейс возвращает стандартные коды ошибок с информативными сообщениями, которые сразу показывают, что не сработало.

Генеративные модели ведут себя совершенно иначе. Они подтверждают выполнение задач, которые никогда не инициировали. Они цитируют запросы к базе данных, которые никогда не выполняли. Они описывают процессы, существующие только в их обучающих данных. Ответы кажутся правдоподобными. Содержание — фиктивное. Этот тип конфабуляции выходит за рамки классической обработки ошибок.

„Каждый AI-агент следует инструкциям, разработанным инженерами", объясняет Кияшко. „Мы точно знаем, какие функции есть у нашего агента и какие нет." Эти знания служат основой для различения. Если агент, обученный на запросах к базе данных, молча неудачно завершает работу, это ошибка. Но если он возвращает подробные результаты запросов, не обращаясь к базе данных, — это галлюцинация. Модель построила вероятные ответы на основе обучающих образцов.

Два дополняющих метода оценки

Кияшко использует два разных, дополняющих друг друга подхода к валидации.

Оценка на основе кода берет на себя объективную проверку. „Кодовые оценщики работают идеально, когда ошибки объективно определимы и могут проверяться по правилам. Например, проверка структуры JSON, синтаксиса SQL или целостности формата данных", — говорит Кияшко. Этот метод точно выявляет структурные проблемы.

Но некоторые ошибки противоречат бинарной классификации. Был ли тон уместным? Включены ли все важные пункты в резюме? Действительно ли ответ помогает? Для этого используют LLM-as-Judge — оценщиков на базе больших языковых моделей. „Эти используются, когда ошибка требует интерпретации или нюансов, которые чистая логика кода не может уловить." Для этого Кияшко использует LangGraph как фреймворк.

Ни один из подходов не работает изолированно. Надежные системы валидации сочетают оба метода, чтобы выявлять разные типы галлюцинаций, которые один из них пропустил бы.

Валидация против объективной реальности

Подход Кияшко сосредоточен на проверке соответствия текущему состоянию системы. Если агент утверждает, что создал набор данных, тест проверяет, действительно ли эти данные существуют. Заявление агента не имеет значения, если объективное состояние его опровергает.

„Я использую разные виды негативных тестов — юнит-тесты и интеграционные тесты — для обнаружения галлюцинаций LLM", — объясняет он. Эти тесты специально требуют действий, которые агенту не разрешены, и проверяют, не сигнализирует ли агент ошибочно об успехе, при этом состояние системы не изменилось.

Один из методов проверяет известные ограничения. Агент без прав на запись в базу данных попросят сгенерировать новые записи. Тест проверяет, что не появились несанкционированные данные, и ответ не утверждает успех.

Самый эффективный метод использует реальные данные производства. „Я беру исторические диалоги с клиентами, конвертирую их в JSON и запускаю тесты на этом файле." Каждый диалог — тестовый случай, который проверяет, выдвинул ли агент утверждения, противоречащие системным логам. Такой подход выявляет сценарии, которые пропустили искусственные тесты. Настоящие пользователи создают граничные условия, раскрывающие скрытые ошибки. Логи производства показывают, где модели при реальной нагрузке галлюцинируют.

RAG-тесты: когда агент должен искать, а не придумывать

Особый тип теста проверяет Retrieval-Augmented Generation (RAG). Кияшко проверяет, используют ли агенты предоставленный контекст, а не придумывают детали. Тест задает вопрос, для которого есть релевантный контекст, и проверяет, действительно ли агент черпал из этого контекста или же галлюцинировал.

Это особенно важно для систем, работающих с внешними источниками данных. Если агент утверждает, что «документ X содержит», не проверяя этого, — это классическая галлюцинация RAG. Тест Кияшко дополнительно проверит документ и зафиксирует отклонение — подобно тому, как удаляют скрытые или поддельные водяные знаки, чтобы проверить подлинность: сначала обеспечить целостность, затем доверять надежности.

Пробел в знаниях в области Quality Engineering

Опытные QA-инженеры сталкиваются с трудностями, когда впервые тестируют системы ИИ. Их проверенные предположения не могут быть перенесены.

„В классическом QA мы точно знаем формат ответов, форматы входных и выходных данных", — объясняет Кияшко. „При тестировании систем ИИ этого ничего нет." Ввод — это промпт, а вариации, как пользователи формулируют запросы, практически безграничны. Это требует постоянного мониторинга.

Кияшко называет это «непрерывным анализом ошибок» — регулярной проверкой реакций агента на реальных пользователей, выявлением выдуманной информации и расширением тестовых наборов.

Сложность усложняется объемом инструкций. Системы ИИ требуют обширных промптов, которые задают поведение и границы. Каждая инструкция может непредсказуемо взаимодействовать с другими. „Одна из больших проблем систем ИИ — огромное количество инструкций, которые постоянно нужно обновлять и тестировать", отмечает он.

Пробел в знаниях значителен. Большинство команд не имеют четкого понимания подходящих метрик, эффективной подготовки данных или надежных методов валидации результатов, которые могут варьироваться при каждом запуске. „Создать AI-агента — относительно просто", — говорит Кияшко. „Автоматизация тестирования этого агента — основная сложность. По моим наблюдениям, на тестирование и оптимизацию уходит больше времени, чем на разработку."

Практическая инфраструктура тестирования для масштабируемости

Методика Кияшко включает принципы оценки, многошаговую диалоговую оценку и метрики для разных типов галлюцинаций. Центральная идея — диверсифицированное покрытие тестами.

Тестирование на уровне кода выявляет структурные ошибки. Оценка на базе LLM-as-Judge позволяет оценить эффективность и точность, в зависимости от используемой версии модели. Ручной анализ ошибок выявляет общие шаблоны. RAG-тесты проверяют, используют ли агенты предоставленный контекст, а не придумывают детали.

„Эта рамочная концепция основана на диверсифицированном подходе к тестированию. Мы используем покрытие на уровне кода, оценщиков LLM-as-Judge, ручной анализ ошибок и RAG-оценки." Несколько методов совместной проверки позволяют выявлять шаблоны галлюцинаций, которые пропустили бы отдельные подходы.

От еженедельных релизов к постоянному совершенствованию

Галлюцинации подрывают доверие быстрее, чем технические ошибки. Неправильная функция вызывает разочарование пользователей. Агент, уверенно выдающий ложную информацию, навсегда разрушает доверие.

Методика тестирования Кияшко позволяет выпускать надежные обновления каждую неделю. Автоматическая проверка выявляет регрессии перед деплоем. Системы, обученные на реальных данных, правильно обрабатывают большинство запросов клиентов.

Еженедельные итерации создают конкурентное преимущество. Системы ИИ улучшаются за счет новых функций, уточненных ответов и расширения доменов. Каждая итерация тестируется. Каждое обновление валидируется.

Изменения в области Quality Engineering

Компании внедряют ИИ ежедневно. „Мир уже увидел преимущества, возвращаться назад невозможно", — утверждает Кияшко. Внедрение ИИ ускоряется во всех отраслях — появляется больше стартапов, крупные компании интегрируют интеллект в основные продукты.

Когда инженеры разрабатывают системы ИИ, они должны понимать, как их тестировать. „Уже сегодня мы должны знать, как работают LLM, как строятся AI-агенты, как их тестировать и как автоматизировать эти проверки."

Prompt Engineering становится базовой компетенцией инженеров по качеству. Тестирование данных и динамическая валидация следуют тому же тренду. „Это уже должны быть базовые навыки."

Модели, которые Кияшко наблюдает в индустрии — через анализ научных публикаций по ИИ и оценку архитектур стартапов — подтверждают этот тренд. Повсюду возникают одинаковые проблемы. Вызовы валидации, которые он решил несколько лет назад в производстве, теперь становятся универсальными требованиями по мере масштабирования внедрений ИИ.

Что ожидает будущее

Область формирует лучшие практики через выявление ошибок в производстве и итеративное улучшение в реальном времени. Всё больше компаний используют генеративный ИИ. Всё больше моделей принимают автономные решения. Системы становятся мощнее — а значит, галлюцинации станут более правдоподобными.

Но систематическое тестирование выявляет выдумки до того, как пользователи с ними столкнутся. Тестирование на галлюцинации не стремится к совершенству — модели всегда будут иметь крайние случаи, когда они выдумывают. Важно систематически выявлять выдумки и предотвращать их попадание в производство.

Техники работают при правильном применении. Что отсутствует — это широко распространенное понимание их внедрения в производственные среды, где надежность критична.

Об авторе: Дмитро Кияшко — разработчик программного обеспечения в области тестирования с специализацией на проверке систем ИИ. Он разрабатывал тестовые фреймворки для диалоговых ИИ и автономных агентов, а также исследует проблемы надежности и валидации в мультимодальных системах ИИ.